應用GAMIT軟件處理衛(wèi)星定位數(shù)據大氣水汽方法的研究

張云濤，程伯輝，白征東，高星偉

(1.北京北斗星通導航技術股份有限公司，北京 100094；2.中國測繪科學研究院，北京 100039；3.清華大學 地球空間信息研究所，北京 100084)

1 引言

隨著國民經濟的不斷發(fā)展，天氣和氣候的狀況與人們的日常生活以及各行各業(yè)的聯(lián)系越來越密切，而由于極端天氣氣候所造成的城市道路積水、交通擁堵、農田內澇、山體滑坡和泥石流等對工業(yè)農業(yè)生產造成巨大影響并給人們的生活帶來不便；同樣由于缺乏有效降水的旱災天氣和氣候狀況也會造成農田干旱減產、山林火災以及人畜飲水困難。為了保障重大活動的正常進行以及有效緩解旱情等，不但要能夠監(jiān)測天氣的變化情況，而且還要為人工影響天氣工作所做的決策提供必要的信息等。

為了更好的趨利避害，使天氣服務于人們的生產和生活，對大氣進行相關的探測并提供及時、準確的天氣預報是十分必要的。為此本文依托廣東省GPS氣象監(jiān)測網建設項目，對地基GPS大氣水汽探測的原理、方法展開研究，并對廣東省GPS氣象監(jiān)測網進行數(shù)據處理及精度分析。

2 地基GPS探測水汽的誤差分析

利用GPS探測大氣水汽是通過間接的方法獲得大氣可降水含量的，因此其間必然直接或間接的帶入許多的誤差[1-8]。總的來說，利用地基GPS進行大氣水汽探測主要誤差有：

1)天頂總延遲的解算誤差。天頂總延遲是通過GPS觀測數(shù)據解算得到的，由于在GPS觀測等過程中會受到的很多干擾因素，所以造成天頂總延遲的誤差因素很多。如在GPS觀測過程中受到的多路徑效應干擾，有些情況下多路徑效應引起的誤差相當于0.3 kg/m2的大氣綜合可降水汽含(integrated water vapor，IWV)的誤差；在GPS數(shù)據處理過程中衛(wèi)星軌道誤差的影響，由衛(wèi)星軌道誤差引起的IWV誤差可達0.1 kg/m2[9]。在計算天頂延遲時，需要用投影函數(shù)將延遲量投影到天頂方向，所使用的投影函數(shù)模型存在誤差，在推算濕延遲時所采用的大氣參數(shù)存在誤差，還有采樣時間間隔的選擇也會對結果造成誤差影響等。

2)天頂干延遲的計算誤差。通常計算天頂干延遲使用Hopfileld、Saastamoinen和Black三種模型。研究表明，采用以上三種模型進行天頂干延遲計算，其誤差與觀測站的地面氣壓的測定精度密切相關，同時與所采用的經驗氣象參數(shù)等也有關[10]。以Hopfield模型為例，其模型誤差情況分析如下。

在推算天頂干延遲(zenith hydrostatic delay，ZHD)過程中，觀測值所引起的誤差可由誤差傳播定理得出，如式(1)所示

(1)

式中，md為推算ZHD的誤差，mp為地面氣壓測定誤差，mT為地面溫度測定誤差。

由式(1)可以看出，md的大小與mp關系密切，若要保證天頂干延遲ZHD的精度就需要確保在進行地面氣壓測定時達到一定的精度要求。

3)通過天頂濕延遲(zenith wet delay，ZWD)轉換成大氣可降水量(precipitable water vapor，PWV)時的相關誤差。由濕延遲轉換為PWV時，需要相應的轉換系數(shù)k

(2)

式中，ρv是水汽的密度，K2=22.1 K/hPa、標準差為±2.2 K/hPa、是大氣物理參數(shù)之一，K3=3.739×105K2/hPa、標準差為±0.012×105K/hPa、是大氣物理參數(shù)之一，Rw是取值為461.495的水汽的氣體常數(shù)，ρ是取值為103kg/m3的液態(tài)水密度，Tm表示大氣的加權平均溫度。

當轉換系數(shù)存在誤差時，相應地會造成所得到的PWV存在誤差。在轉換系數(shù)精度較差情況下，由轉換系數(shù)造成綜合水汽含量IWV的誤差可達0.4 kg/m2。而轉換系數(shù)與計算大氣加權平均溫度所使用的模型參數(shù)有關。

在GPS大氣水汽探測應用中，是利用對于精確定位應用中存在的GPS觀測的信號延遲等“誤差”來探測大氣的水汽含量，但是為了提高反演大氣水汽的精度，需要消除或削弱GPS觀測時非水汽造成的其他“誤差”。利用高質量的GPS設備也可降低或消除一部分誤差對結果的影響。

3 地基GPS氣象的數(shù)據處理方法

地基GPS氣象學研究的主要目的就是獲取大氣的可降水量。通過地基GPS方法得到相應的大氣可降水量的流程如圖1所示。

圖1 基于地基GPS反演大氣可降水量處理流程

3.1 觀測數(shù)據獲取及準備

在進行GPS數(shù)據處理前，首先要獲取GPS觀測數(shù)據，并進行相應的質量檢查。然后還需要對原始觀測數(shù)據的質量進行檢查，數(shù)據質量檢查結果通常包括觀測時間、觀測值刪除率、周跳、鐘漂及平均多路徑誤差MP1、MP2等。其中MP1、MP2的計算方法為

MP1=P1-(1+2/(α-1))Φ1
+(2/(α-1))Φ2

(3)

MP2=P2-(2α/(α-1))Φ1
+(2α/(α-1)-1)Φ2

(4)

3.2 探空獲取大氣可降水含量測定算法

經過長期以來的研究及應用，采用探空獲取的溫度、氣壓數(shù)據得到相應的大氣水汽含量已經非常成熟，在很多應用及研究中，通常將探空方法得到的PWV等結果作為真值來檢驗其他方法得

到的PWV是否準確、可靠。本文旨在討論利用地基GPS方法獲取廣東地區(qū)的PWV的相關問題，故采用探空方法得到的PWV等結果作為真值進行相應的數(shù)據對比、分析研究。

由探空獲取的大氣溫度和氣壓數(shù)據可依據其與水汽的關系計算得出PWV數(shù)據為

(5)

式中，ρ為液態(tài)水的密度，ρv表示高度為h處的水汽密度。

水汽密度ρv可由氣態(tài)方程改寫為

ρv=e/(RvT)

(6)

式中，Rv=461.495 J·K-1·kg-1為水汽的氣體常數(shù)，e為水汽氣壓，T為大氣絕對溫度。

4 GPS水汽探測結果對比

利用GPS接收機通過各地基GPS氣象監(jiān)測站點對降雨量進行觀測。圖2～圖5分別給出了2011-09-01-15，廣東省的佛岡、廣寧、龍門、新興、臺山和惠東各站點的PWV結果及各站點的降雨量對比。圖中，橫坐標表示時間，2011-09-01 T00:00:00開始累計；縱坐標表示水汽含量和降雨量。

圖2 佛岡PWV序列及降雨量圖

圖3 廣寧PWV序列及降雨量圖

圖4 龍門PWV序列及降雨量圖

圖5 新興PWV序列及降雨量圖

圖6 臺山PWV序列及降雨量圖

圖7 惠東PWV序列及降雨量圖

將惠東站的PWV數(shù)據與龍門站的數(shù)據進行對比分析，可以明顯看到，惠東站獲取的PWV在3～7 h不斷增大，而在龍門站獲取的PWV在6～10 h不斷增大。由此可斷定，水汽是由惠東站向龍門站運動，可通過惠東站與龍門站之間的距離除以水汽變化的時間差，得到水汽運動的速度為33.2 km/h，且運動方向為由南向北運動。由水汽運動的方向繼而分析龍門站與其北側的佛岡站的PWV變化，佛岡龍門站在13～15 h，PWV不斷增長，而在其后的一段時間內，佛岡的PWV卻在下降，這說明水汽并沒有繼續(xù)向北移動。從圖上可看到，17 h后，新興、廣寧、臺山站的PWV均有增長，這說明水汽經過龍門后，是向西運動的。

5 結束語

利用GPS氣象監(jiān)測網對水汽變化的監(jiān)測，不但可以得到本地的水汽含量，通過對全網的數(shù)據進行對比和分析還可以獲取水汽變化的趨勢。若加大GPS氣象監(jiān)測網站的密度，其獲取的水汽變化趨勢將更加準確，這為準確的天氣預報提供了可靠的依據。

本文的研究成果已經在廣東省GPS氣象監(jiān)測網數(shù)據處理中得到了應用。但由于廣東省GPS氣象監(jiān)測網剛剛建成不久，所獲取的數(shù)據有限，而廣東地區(qū)加權平均溫度的本地化模型及水汽含量與降雨量的關系，都需要長期的數(shù)據作支撐，因此還有待于進一步的精化。相信通過廣東省GPS氣象監(jiān)測網業(yè)務化運行，可以不斷積累GPS大氣探測信息的基礎數(shù)據，為今后的水汽分布等分析研究提供更為完備的資料。

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